9,7 млрд
людей к 2050 году
Цифровая платформа · IN VITRO · ИИ-оптимизация
Мы учим искусственный интеллект выращивать растения.
Почти всё, что мы едим, начинается с клонирования растений в стерильной пробирке. Чтобы клон прижился, нужен точный рецепт условий — и сегодня его ищут перебором: тысячи опытов, сотни дней на один сорт. ТРБ заменяет перебор предсказанием: мы оцифровываем растение в 3D и обучаем ИИ находить идеальные условия — за 45 дней вместо 430.
SCROLL
+70%
еды на той же земле
1,1 млрд
растений в год — из пробирки
−98%
экспериментов с ИИ
01 — Проблема
К 2050 году человечеству нужно на 70% больше еды. Новой земли — почти нет.
Население вырастет до 9,7 миллиардов. Пашни больше не станет — почти весь прирост продовольствия должен прийти с тех же гектаров, за счёт урожайности. А урожайность начинается не в поле. Она начинается с растения.
/ откуда берётся сильное растение
Не семечко из пакета — а клон из пробирки
Чистый, здоровый, генетически идентичный посадочный материал получают не из семян, а микроклонированием: одно растение делят на сотни копий, свободных от вирусов и болезней. Так сегодня размножают картофель, клубнику, бананы, виноград, яблоню. Больше миллиарда таких растений в год — фундамент того, что попадёт к нам на стол.
/ скрытая сложность
Каждому сорту нужен свой рецепт — и его ищут вслепую
Чтобы растение росло в пробирке, ему нужен точный состав среды: десятки параметров — соли, гормоны, свет, сахара. Для каждого сорта рецепт свой. Готовой формулы нет. Найти его можно только перебором комбинаций — а каждая проверка занимает недели роста.
59 049экспериментов на ОДИН сорт
Столько опытов нужно, чтобы перебрать всего 10 факторов по 3 уровня. Каждый — это литры питательной среды, недели в термостате и часы ручного труда биотехнолога. 430 дней. 1 771 литр среды. И всё это — ради рецепта для одной-единственной культуры.
5 млрд ₽теряет только Россия — ежегодно
Поэтому отрасль устроена как ремесло, а не как индустрия: дорого, медленно, вручную. Брак, заражённые партии и лишние циклы подбора съедают деньги в каждой стране, где выращивают растения.
Это узкое место всей растительной биотехнологии. И это — задача, созданная для искусственного интеллекта.
02 — Перелом
Перебор — это вчера. Предсказание — это сейчас.
ПЕРЕБОР · 59 049 опытов
То, что выглядит как тысячи опытов — для ИИ задача оптимизации
Вместо того чтобы проверять каждую комбинацию, модель учится на данных и сама идёт к оптимуму — адаптивно, прицельно. Десятки опытов вместо десятков тысяч. Но чтобы ИИ учился, ему нужно видеть растение так, как не видит человек.
Мы оцифровываем каждое растение в 3D
Строим его цифрового двойника с точностью до 40 микрон. Длина побегов, число листьев, площадь, объём, биомасса — сотни признаков, которые раньше мерили на глаз. Это и есть топливо для модели.
40 мкм
точность 3D-фенотипирования
2D/3D
оцифровка прямо in vitro
R² > 0,85
точность предсказания
03 — Платформа
Одна платформа — от пробирки до протокола.
Растение приходит «как есть». На выходе — готовая, валидированная методика выращивания, которую можно сразу запускать в производство.
01
Растение клиента
Любая культура и сорт вводятся в культуру in vitro.
→02
3D-фенотипирование
Цифровой двойник и сотни морфометрических признаков растения.
→03
ИИ-ядро
Модель предсказывает оптимальный состав среды и условия культивирования.
→04
Готовый протокол
Сильные, чистые растения у производителя — по проверенной методике.
до 16
факторов одновременной оптимизации против 3–8 у классического DoE
≤ 5 мин
обработка одного образца · отклик интерфейса ≤ 2 с
99,9%
целевая доступность сервиса · API, дашборды, база протоколов
04 — Результаты
Что это меняет в цифрах.
Подтверждено на реальной оптимизации — томат сорта Micro-Tom, эталонная модель для тканевых культур.
0
экспериментов
вместо 59 049 · −98%
0дней
на подбор рецепта
вместо 430 дней
0л
питательной среды
вместо 1 771 литра
0
коэффициент размножения
было 7 → стало 23 · ×3,3
−0%
себестоимость
против стандартной методики
+0%
скорость размножения клубники
наш практический результат
05 — Задел
Это не презентация. Это уже работает.
За проектом — действующая лаборатория, собственное ПО, публикации и грантовое финансирование, а не слайды с обещаниями.
120+
3D-двойников растений
Свидетельство о регистрации БД №2025621494
20+
научных публикаций и РИД
по фенотипированию и ИИ
ПО
Собственный инструмент
для разметки сложных 3D-данных растений
Лаб.
Лаборатория цифрового фенотипирования
Вся материально-техническая база
H100
Вычислительный кластер
NVIDIA H100 · грант ФСИ «Старт-ИИ»
3+
года исследований
практической работы in vitro
РАН
Менторы федерального уровня
профессор РАН · директор индустриального партнёра
+78%
ускорение по клубнике
подтверждённый рост коэффициента размножения
06 — Масштаб
Сегодня — 12 сортов. Завтра — любая культура. В любой стране.
Архитектура платформы не привязана к одной культуре. Каждый новый сорт — это дообучение модели на ~750 растениях. То, что превращает лабораторное ремесло в предсказуемую науку о данных, задаёт стандарт для всей отрасли.
КартофельКлубника
ЯблоняВиноградГолубикаСмородинаМалинаХмель
→ все культуры in vitro
2026
- Платформа и обученная ML-модель
- База данных 11 000 записей
- Картофель и клубника in vitro
2027
- Первые SaaS-подписчики
- Валидированные протоколы
- Патент на технологию
2028
- Массовые продажи безвирусных саженцев
- Расширение линейки культур
- Выход в страны СНГ
далее
- Глобальная платформа-стандарт
- Foundation-модель для tissue culture
- Любая культура — любой рынок
$1,2 млрд
мировой рынок tissue culture к 2034 году — растёт двузначными темпами и почти не автоматизирован.
1,1 млрд+
растений в год уже производится в пробирке. Каждое из них нуждается в оптимальном протоколе.
Команда
Наука, инженерия и индустрия — в одной команде.
Валевич Степан
Генеральный директор
Греченева Анастасия
Научный руководитель
Таций Григорий
Биотехнолог · мол. биолог
Воронков Павел
ML / CV инженер
Пуха Алина
Биотехнолог · биохимик
Менторство · Наука
Упадышев Михаил Тарьевич
д. с.-х. н., профессор РАН, член-корреспондент РАН
Менторство · Индустрия
Царапкин Владимир Алексеевич
Директор ГК «Содружество» · оборот 1,6 млрд ₽ · готовность к инвестициям на посевном раунде
60+ лет
общий стаж команды
13
компаний дали письма поддержки
2
ментора федерального уровня
Демо-версия платформы
Растения кормят мир. Пора научить их расти умнее.
Покажем платформу в работе и обсудим пилот на вашей культуре.